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Using Scan & Scribe you can convert your Printed Docs and Handwritten Notes (Disjoint) Editable text that you can Copy, Save, Listen or Share it via Facebook, email (Outlook, Gmail etc.), WhatsApp, Dropbox, OneDrive etc. Its standout feature is its separate offline text recognition engines for scribbled notes and Printed contents.

It is simple to use:
1. Take a camera shot of handwritten notes or docs or load desired text image from gallery.
2. Crop and/or skew the intended text in the snapshot.
3. For text extraction from the cropped image, remember to select Handwritten option for hand written ones and Typed option for typed ones only.
4. Review the extracted text, make corrections if required. Incorrectly converted words will be highlighted.
5. You can now convert the text to speech for listening or save it for future use.
6. You can also share it via Facebook, email (Outlook, Gmail etc.), WhatsApp, Dropbox, OneDrive etc.

Remember:
1. If image’s text direction is not from left-to-right, rotate the image.
2. All other things should be cropped except the desired text to be converted.
3. In printed docs you can even have different fonts.

In case of snapshot from smart phone camera:
1. Take desired snapshot of i.e. paper, receipt etc. in bright environment.
2. Avoid shadow of the phone and/or any other object on the snapshot.
3. Turn on flash of smart phone camera if required.

At present, app does not properly support following things:
1. Pictures of hand writings on the notebooks having lined pages or ruled paper.
2. Pictures having multicolor background.
3. Images of curved pages.
4. Languages other than English.

Acknowledgement: This app is the result of Pakistan's National ICT R&D Funded project "Smart Intelligence - An OCR Engine for Android & iOS Smart Phones" executed by Abasyn University Islamabad's Renzym OCR Research Group.
Utilisation de Scan & Scribe vous permet de convertir vos documents imprimés et notes manuscrites (disjoint) texte éditable que vous pouvez copier, enregistrer, écouter ou partager via Facebook, email (Outlook, Gmail, etc.), WhatsApp, Dropbox, onedrive etc. Son standout fonctionnalité est hors ligne ses moteurs de reconnaissance de texte distincts pour les notes griffonnées et contenus imprimés.

C'est simple à utiliser:
1. Prenez une photo de la caméra de notes ou de documents écrits à la main ou de charger l'image de texte souhaité dans la galerie.
2. Crop et / ou biaiser le texte destiné dans l'instantané.
3. Pour l'extraction de texte à partir de l'image recadrée, souvenez-vous de sélectionner l'option Handwritten pour ceux écrits à la main et l'option dactylographié pour seuls dactylographiées.
4. Examen du texte extrait, apporter des corrections si nécessaire. Correctement les mots convertis seront mis en évidence.
5. Vous pouvez maintenant convertir le texte à la parole pour écouter ou enregistrer pour une utilisation future.
6. Vous pouvez également partager via Facebook, email (Outlook, Gmail, etc.), WhatsApp, Dropbox, onedrive etc.

Rappelles toi:
1. Si la direction du texte de l'image est pas de gauche à droite, faire pivoter l'image.
2. Toutes les autres choses devraient être recadrées, sauf le texte désiré à convertir.
3. Dans docs imprimés, vous pouvez même avoir des polices différentes.

En cas de capture de la caméra du téléphone intelligent:
1. Prendre instantané désiré de savoir le papier, la réception etc. dans un environnement lumineux.
2. Évitez l'ombre du téléphone et / ou tout autre objet sur l'instantané.
3. Allumez le flash de l'appareil photo du téléphone intelligent si nécessaire.

À l'heure actuelle, l'application ne fonctionne pas correctement les choses suivantes:
1. Images d'écrits à la main sur les ordinateurs portables ayant des pages doublées ou papier ligné.
2. Images ayant fond multicolore.
3. Images de pages courbes.
4. Les langues autres que l'anglais.

Remerciements: Cette application est le résultat de National ICT R & D financés par le projet du Pakistan «Smart Intelligence - Un moteur OCR pour Android et iOS téléphones intelligents" exécutés par Renzym OCR Research Group de l'Université Abasyn Islamabad.


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